Navegación peatonal modelada mediante objetivos dinámicos
"En este trabajo se propuso y aplicó un marco de referencia para la dinámica peatonal, destacando que la autopropulsión es el mecanismo clave para la navegación en sistemas diluidos. Se utilizaron datos experimentales variados, desde trayectorias de baja densidad hasta flujos unidireccionales y...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis de doctorado |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2025
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14769/5050 |
| Aporte de: |
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I32-R138-20.500.14769-5050 |
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I32-R138-20.500.14769-50502025-09-20T07:40:04Z Navegación peatonal modelada mediante objetivos dinámicos Martín, Rafael Fernando DINAMICA PEATONAL, ELUSIÓN DE COLISIONES, NAVEGACIÓN "En este trabajo se propuso y aplicó un marco de referencia para la dinámica peatonal, destacando que la autopropulsión es el mecanismo clave para la navegación en sistemas diluidos. Se utilizaron datos experimentales variados, desde trayectorias de baja densidad hasta flujos unidireccionales y bidireccionales en condiciones de alta densidad, para calibrar y validar los modelos. Los experimentos incluyeron peatones eludiendo obstáculos o interactuando con otros, realizados por el CAFiBiS del ITBA y el Institute for Advanced Simulation de Jülich. El primer modelo, basado en principios geométricos, definió objetivos temporales mediante vectores dependientes de la posición relativa y la velocidad de los agentes. Reprodujo trayectorias experimentales en sistemas diluidos, confirmando la viabilidad del marco de referencia. Posteriormente, se desarrolló un modelo basado en datos con redes neuronales (GRNN), capaz de replicar trayectorias experimentales y extrapolar a escenarios no entrenados, como configuraciones con múltiples obstáculos y peatones. Este enfoque demostró el potencial de usar datos limitados para estudiar interacciones en sistemas de baja densidad. Finalmente, se presentó un modelo mejorado del Contractile Particle Model, incorporando anisotropía en la detección de colisiones y mecanismos preventivos de elusión. Este modelo reprodujo de manera precisa datos experimentales en flujos de alta densidad y evacuaciones, superando al modelo original. Su capacidad para lograrlo manteniendo parámetros constantes en diversos escenarios lo posiciona como una herramienta versátil para simulaciones. En conjunto, los resultados obtenidos con los tres modelos validan el marco de referencia propuesto y demuestran que es posible diseñar modelos peatonales efectivos y verosímiles basados en la definición de objetivos dinámicos. Además, los modelos desarrollados pueden adaptarse a software de simulación comercial para diversas aplicaciones, desde el diseño de espacios hasta la planificación de evacuaciones." 2025-09-19T14:16:32Z 2025-09-19T14:16:32Z 2025-04-08 Tesis de doctorado https://hdl.handle.net/20.500.14769/5050 es application/pdf |
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"En este trabajo se propuso y aplicó un marco de referencia para la dinámica peatonal, destacando que la autopropulsión es el mecanismo clave para la navegación en sistemas diluidos. Se utilizaron datos experimentales variados, desde trayectorias de baja densidad hasta flujos unidireccionales y bidireccionales en condiciones de alta densidad, para calibrar y validar los modelos. Los experimentos incluyeron peatones eludiendo obstáculos o interactuando con otros, realizados por el CAFiBiS del ITBA y el Institute for Advanced Simulation de Jülich.
El primer modelo, basado en principios geométricos, definió objetivos temporales mediante vectores dependientes de la posición relativa y la velocidad de los agentes. Reprodujo trayectorias experimentales en sistemas diluidos, confirmando la viabilidad del marco de referencia. Posteriormente, se desarrolló un modelo basado en datos con redes neuronales (GRNN), capaz de replicar trayectorias experimentales y extrapolar a escenarios no entrenados, como configuraciones con múltiples obstáculos y peatones. Este enfoque demostró el potencial de usar datos limitados para estudiar interacciones en sistemas de baja densidad.
Finalmente, se presentó un modelo mejorado del Contractile Particle Model, incorporando anisotropía en la detección de colisiones y mecanismos preventivos de elusión. Este modelo reprodujo de manera precisa datos experimentales en flujos de alta densidad y evacuaciones, superando al modelo original. Su capacidad para lograrlo manteniendo parámetros constantes en diversos escenarios lo posiciona como una herramienta versátil para simulaciones.
En conjunto, los resultados obtenidos con los tres modelos validan el marco de referencia propuesto y demuestran que es posible diseñar modelos peatonales efectivos y verosímiles basados en la definición de objetivos dinámicos. Además, los modelos desarrollados pueden adaptarse a software de simulación comercial para diversas aplicaciones, desde el diseño de espacios hasta la planificación de evacuaciones." |
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